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拉斐尔·科森;比勒尔·德贝尔;阿诺德·利福吉;埃尔南·阿吉雷;田中、清崎;张庆福

基于分解的多目标景观特征和自动算法选择。 （英语） Zbl 1474.68472号

Zarges，Christine（编辑）等，组合优化中的进化计算。第21届欧洲会议，EvoCOP 2021，作为EvoStar 2021虚拟活动的一部分，于2021年4月7日至9日举行。诉讼程序。查姆：斯普林格。莱克特。注释计算。科学。12692, 34-50 (2021).
摘要：景观分析对于提高我们对进化搜索行为的理解以及基于统计和机器学习技术开发通用自动求解器具有根本意义。本文通过将原始多目标问题分解为一组单目标子问题，提出了一组用于多目标组合优化的景观特征，从而推动了景观感知方法的发展。基于一组全面的双目标mnk公司-景观和三种最先进的变体月/日算法中，我们研究了所提出的特征、所考虑景观的全局属性和算法性能之间的关联。我们还表明，基于分解的特征可以集成到一种自动方法中，用于预测算法性能并在盲实例上选择最准确的算法。特别是，我们的研究表明，这种具有景观意识的方法比在三个考虑因素中计算出的单个最佳解算器要好得多月/日变体。
关于整个系列，请参见[Zbl 1471.68024号].

MSC公司：

68瓦50 进化算法、遗传算法（计算方面）
90C29型 多目标规划
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

软件：

MOEA/D公司;弗拉科
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛R.Cosson｝等人，Lect。注释计算。科学。12692，34-50（2021；Zbl 1474.68472）
全文： 内政部 哈尔

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